cuttouch op• Data kinds: any × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.toughness_from_pads(loads, w_eff_mm, xi: 'float | None' = None, min_w_mm: 'float' = 2.0, readable_only: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import cuttouch; cuttouch.toughness_from_pads(loads, w_eff_mm, xi: 'float | None' = None, min_w_mm: 'float' = 2.0, readable_only: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("toughness_from_pads"))
knife_load_from_pads का क्रम और काटने की चौड़ाई w_eff [mm] (image से, cutting.food_cut_width) → toughness R और contact position का सारांश।
R = मूलबिंदु से गुज़रने वाला न्यूनतम वर्ग V = R · w_eff · g(ξ), g = 1/(1+ξ²) (cutting.cut_force_fit; घर्षण R में समा जाता है)। ξ xi दिया हो तो वही (गति से), छोड़ा जाए तो केवल स्पर्श से ξ̂ = माध्यिका(H/V) (w_eff ≥ min_w_mm वाले और पढ़ने योग्य फ़्रेम)। readable_only हो तो readable = False वाले फ़्रेम उपयोग नहीं होते (चुपचाप मिलाए नहीं जाते, संख्या n_unreadable में)। वापसी: R / rms_n / n, xi_used / xi_tactile (माध्यिका) / xi_tactile_iqr, Ly_median / Ly_mad (पढ़ने योग्य फ़्रेम), n_unreadable, model। Raises ValueError: लंबाई में अंतर, उपयोगी फ़्रेम 3 से कम, कोई तत्व knife_load_from_pads का वापसी मान नहीं।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_knife_tactile_toughness — py -3.11 examples/poc_knife_tactile_toughness.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
cuttouch)torsion_partial_slip · knife_load_from_pads
*Provenance: cuttouch.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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